New Graduate Nurses Navigating Entry to Practice in the Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Covid-19 pandemic has significantly impacted organizational life for nurses, with known physical and psychological impacts. New graduate nurses are a subset of nurses with unique needs and challenges as they transition into their registered nurse roles. However, this subset of nurses has yet to be explored in the context of the Covid-19 pandemic. PURPOSE: To explore the experiences of new graduate nurses entering the profession in Ontario, Canada, during the Covid-19 pandemic approximately one year after entering the profession. METHODS: Thorne's interpretive description method was utilized. FINDINGS: Participants felt ill prepared to enter the profession and were cognizant of the various challenges facing the nursing profession, and how these pre-existing challenges were exacerbated by the pandemic. They acknowledged the need to protect themselves against burnout and poor mental health, and as such, made calculated early career decisions - demonstrating strong socio-political knowing. Half of the participants had already left their first nursing job; citing unmet orientation, mental health, and wellbeing needs. However, all participants were steadfast in remaining in the nursing profession. CONCLUSIONS: Second entry new graduate nurses remain a unique subset of nurses that require more scholarly attention as their transition experiences may differ from the traditional trajectory of new graduate nurses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».